低成本测距方案--单目深度估计(二) / 开普饭

最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

提出背景:上下文信息在语义分割的作用很重要.目前的两种方法:一种是基于非局部自注意力对上下文信息进行收集.这种方法是用2D相似度矩阵描述3D上下文信息,但是这种空间压缩会导致通道方面的注意力的丢失.另 ...

0 写在前面 Transformer是一个强大的文本理解模型.然而,由于其对输入序列长度呈二次计算复杂度,Transformer是效率是比较低下的.虽然Transformer加速有很多方法,但在长序列 ...

设为 "星标",重磅干货,第一时间送达! 选自github.io,作者:Jay Alammar 机器之心编译今年涌现出了许多机器学习的精彩应用,令人目不暇接,OpenAI 的 G ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读谷歌&罗格斯大学的研究员对ViT领域的分层结构设计进行了反思与探索,提出了一种简单的结构NesT,方法凭借68M参数取得了超越Swin ...

0 写在前面在卷积神经网络(CNN)中,卷积运算擅长提取局部特征,但在捕获全局特征表示方面还是有一定的局限性.在Vision Transformer中,级联自注意力模块可以捕获长距离的特征依赖,但会 ...

▊ 写在前面 Transformer由于其强大的建模能力,目前在计算机视觉领域占据了重要的地位.在这项工作中,作者探究了Transformer的自注意(Self-Attention)模块是否是其实现图 ...

写在前面近段时间,基于Transformer的结构在CV领域展现出了很大的应用潜力,已经逐渐掩盖了CNN的光芒.Transformer的缺点也很明显:计算复杂度和输入的特征大小呈平方的关系.因此直接 ...

报道丨极市平台极市导读可视化对于Transformer的模型调试.验证等过程都非常重要,FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法,能针对不同类呈现不同且准确的效果. >& ...

▊ 写在前面在本文中,作者解决的任务是基于文本的实例分割(referring segmentation,RES).在这个任务中,作为query的文本通常描述了实例之间的关系,模型需要根据这些关系来定 ...

作者丨科技猛兽审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第四篇,主要包括2种vision Transformer的内部机制,即:1. 如何更好地利用 ...

新智元报道来源:arXiv 编辑:LRS [新智元导读]Transformer模型好是好,可惜太慢了!最近一位清华大神在arxiv上传了一篇论文,提出新模型Fastformer,线性时间复杂度,训练 ...

Datawhale干货译者:张贤, 哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者干货长文,建议收藏阅读,收藏等于看完. 审稿人:Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院,目前在腾讯 ...

低成本测距方案--单目深度估计(二)